[发明专利]一种针对地理位置敏感app的个性化推荐方法

权利要求书

1.一种针对地理位置敏感app的个性化推荐方法，其特征在于包括以下步骤:

步骤1、原始数据的获取和处理，得出用户评分矩阵；

步骤2、城市对应app敏感度计算；

步骤3、对所述用户评分矩阵的中缺失值进行预测并给出app推荐；

步骤2具体包括以下步骤：

App对应地理位置敏感度计算；

对所述用户评分矩阵进行带敏感度权重的矩阵分解；

所述App对应地理位置敏感度计算具体包括以下步骤：

1)收集并且处理原始的用户流量数据，统计出每一个城市对于每一款app的使用量；

2)使用tf-idf算法对步骤1)得出的数据进行初步处理，得到原始的城市和app之间的敏感度关系；

3)定义一个置信度函数，来进一步优化城市和app之间的敏感度关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤1是通过统计用户使用该app的下载、卸载、更新情况来得出用户对于某一款app的评分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述带敏感度权重的矩阵分解具体包括采用分解公式：

R_i，j＝U_i^TV_j；

分解重构的R_i,j作为预测值，然后通过优化目标函数，使得预测值逼近真实值，目标函数：

在所述带敏感度权重的矩阵分解方法中，在分解的时候加入了地理位置敏感度的权重，目标函数就变为：

公式中R_i，j代表用户评分矩阵，N，M分别代表N个用户和M个app，代表的是用户i所在地理位置对于app j的敏感度；r_i，j为用户评分矩阵R_i，j中的元素，表示用户i对于app j的评分。

4.根据权利要求3所述的方法，优化方法是最小二乘法或随机梯度下降。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤3具体包括使用带敏感度权重的矩阵分解来预测步骤1构建的用户评分矩阵，用矩阵分解的方法去预测出所述用户评分矩阵中的缺失值，最终得出完整的用户评分矩阵，通过所述完整的用户评分矩阵，对于某个用户就能给出一个app评分的排序，系统将评分高的app自动推荐给用户。